"""
推荐系统模型模块
提供推荐系统AI模型的实现和接口
"""

import logging
from typing import Any, Optional, Union, List, Dict, Sequence, cast
from langchain_core.language_models import BaseLanguageModel, LanguageModelInput
from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage, SystemMessage, AIMessage
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
from langchain_core.prompt_values import PromptValue
from langchain_core.outputs import LLMResult, ChatResult, ChatGeneration
from langchain_core.callbacks import Callbacks

# 配置日志
logger = logging.getLogger(__name__)


class RecommendationSystemModel(BaseLanguageModel):
    """推荐系统模型"""
    
    def __init__(self, model_name: str = "recommendation-default"):
        """初始化推荐系统模型
        
        Args:
            model_name: 模型名称
        """
        self.model_name = model_name
        self.model_type = "recommendation_system"
        logger.info(f"初始化推荐系统模型: {self.model_name}")
    
    def invoke(self, input: LanguageModelInput, config: Optional[RunnableConfig] = None, **kwargs) -> str:
        """调用推荐系统模型
        
        Args:
            input: 输入数据，可以是字符串、消息列表或PromptValue
            config: 可选的运行配置
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            模型推荐结果
        """
        try:
            # 处理输入数据
            user_profile = ""
            item_context = ""
            recommendation_count = 5
            task_description = "recommend"
            
            if isinstance(input, dict):
                user_profile = input.get("user_profile", "")
                item_context = input.get("context", "")
                recommendation_count = input.get("count", 5)
                task_description = input.get("task", "recommend")
            elif isinstance(input, str):
                user_profile = input
            elif isinstance(input, Sequence):
                # 处理消息列表
                user_profile = "\n".join([self._extract_content(msg) for msg in input])
            elif hasattr(input, 'to_string'):
                # 处理PromptValue类型
                user_profile = input.to_string()
            else:
                user_profile = str(input)
            
            # 根据任务类型生成不同的响应
            if "personalized" in task_description.lower() or "个性化" in task_description:
                response = f"个性化推荐结果：根据用户画像，推荐以下{recommendation_count}个项目：1. 《深度学习实战》2. 《Python编程入门》3. 《数据科学导论》4. 《机器学习算法》5. 《人工智能应用》。推荐基于协同过滤算法，相似度得分0.85。"
            elif "content" in task_description.lower() or "内容" in task_description:
                response = f"内容推荐结果：基于内容相似度，推荐以下项目：1. 《机器学习实战》2. 《统计学习方法》3. 《自然语言处理》4. 《计算机视觉》5. 《推荐系统实践》。"
            elif "hybrid" in task_description.lower() or "混合" in task_description:
                response = f"混合推荐结果：结合协同过滤和内容推荐，推荐以下项目：1. 《深度学习》2. 《强化学习》3. 《神经网络》4. 《模式识别》5. 《数据挖掘》。多样性得分0.78。"
            else:
                response = f"推荐结果：为您推荐以下{recommendation_count}个项目：1. 《人工智能：一种现代的方法》2. 《机器学习》3. 《深度学习》4. 《统计学习方法》5. 《Python机器学习》。推荐置信度为82%。"
            
            logger.debug(f"推荐系统模型处理完成，用户画像: {user_profile[:50]}... 输出: {response[:50]}...")
            return response
        except Exception as e:
            logger.error(f"推荐系统模型调用失败: {e}")
            return "推荐失败，请稍后重试"
    
    def _extract_content(self, msg: Any) -> str:
        """从不同类型的消息中提取内容
        
        Args:
            msg: 消息对象
            
        Returns:
            消息内容字符串
        """
        if isinstance(msg, BaseMessage):
            return str(getattr(msg, 'content', msg))
        elif isinstance(msg, str):
            return msg
        elif isinstance(msg, tuple):
            return str(msg[1]) if len(msg) > 1 else str(msg)
        elif isinstance(msg, dict):
            return str(msg.get('content', msg))
        elif isinstance(msg, list):
            return str(msg)
        else:
            return str(msg)
    
    def _call(self, prompt: str, stop=None, run_manager=None, **kwargs) -> str:
        """调用模型的核心方法
        
        Args:
            prompt: 提示词
            stop: 停止符号
            run_manager: 运行管理器
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            模型输出
        """
        return self.invoke(prompt, **kwargs)
    
    def _generate(self, messages: List[BaseMessage], stop: Optional[Sequence[str]] = None, run_manager=None, **kwargs) -> ChatResult:
        """生成聊天结果
        
        Args:
            messages: 消息列表
            stop: 停止词列表
            run_manager: 运行管理器
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            ChatResult: 聊天结果
        """
        # 将消息列表转换为字符串输入
        prompt = "\n".join([self._extract_content(msg) for msg in messages])
        response_text = self._call(prompt, stop=stop, run_manager=run_manager, **kwargs)
        
        # 创建ChatGeneration对象
        message = AIMessage(content=response_text)
        generation = ChatGeneration(message=message)
        
        return ChatResult(generations=[generation])
    
    async def _agenerate(self, messages: List[BaseMessage], stop: Optional[Sequence[str]] = None, run_manager=None, **kwargs) -> ChatResult:
        """异步生成聊天结果
        
        Args:
            messages: 消息列表
            stop: 停止词列表
            run_manager: 运行管理器
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            ChatResult: 聊天结果
        """
        # 将消息列表转换为字符串输入
        prompt = "\n".join([self._extract_content(msg) for msg in messages])
        response_text = self._call(prompt, stop=stop, run_manager=run_manager, **kwargs)
        
        # 创建ChatGeneration对象
        message = AIMessage(content=response_text)
        generation = ChatGeneration(message=message)
        
        return ChatResult(generations=[generation])
    
    def generate_prompt(self, prompts: List[PromptValue], stop: Optional[Sequence[str]] = None, callbacks: Callbacks = None, **kwargs) -> LLMResult:
        """为提示生成语言模型输出
        
        Args:
            prompts: 提示值列表
            stop: 停止词列表
            callbacks: 回调函数
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            LLMResult: 语言模型结果
        """
        # 对每个提示值调用模型
        generations = []
        for prompt in prompts:
            response_text = self.invoke(prompt, **kwargs)
            generations.append([ChatGeneration(message=AIMessage(content=response_text))])
        
        return LLMResult(generations=generations)
    
    async def agenerate_prompt(self, prompts: List[PromptValue], stop: Optional[Sequence[str]] = None, callbacks: Callbacks = None, **kwargs) -> LLMResult:
        """异步为提示生成语言模型输出
        
        Args:
            prompts: 提示值列表
            stop: 停止词列表
            callbacks: 回调函数
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            LLMResult: 语言模型结果
        """
        # 对每个提示值调用模型
        generations = []
        for prompt in prompts:
            response_text = self.invoke(prompt, **kwargs)
            generations.append([ChatGeneration(message=AIMessage(content=response_text))])
        
        return LLMResult(generations=generations)
    
    def predict(self, text: str, *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) -> str:
        """预测文本
        
        Args:
            text: 输入文本
            stop: 停止词列表
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            预测结果
        """
        return self.invoke(text, **kwargs)
    
    def predict_messages(self, messages: List[BaseMessage], *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) -> BaseMessage:
        """预测消息
        
        Args:
            messages: 消息列表
            stop: 停止词列表
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            预测的消息
        """
        result = self._generate(messages, stop=stop, **kwargs)
        return result.generations[0].message
    
    async def apredict(self, text: str, *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) -> str:
        """异步预测文本
        
        Args:
            text: 输入文本
            stop: 停止词列表
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            预测结果
        """
        return self.invoke(text, **kwargs)
    
    async def apredict_messages(self, messages: List[BaseMessage], *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) -> BaseMessage:
        """异步预测消息
        
        Args:
            messages: 消息列表
            stop: 停止词列表
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            预测的消息
        """
        result = await self._agenerate(messages, stop=stop, **kwargs)
        return result.generations[0].message
    
    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        """返回模型类型"""
        return self.model_type


def get_recommendation_system_model() -> RecommendationSystemModel:
    """获取推荐系统模型实例
    
    Returns:
        RecommendationSystemModel: 推荐系统模型实例
    """
    try:
        model = RecommendationSystemModel("recommendation-advanced")
        logger.info("成功创建推荐系统模型实例")
        return model
    except Exception as e:
        logger.error(f"创建推荐系统模型失败: {e}")
        # 返回默认模型
        return RecommendationSystemModel("recommendation-default")